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bug Prioritization to Facilitate bug Report Triage

Journal of Computer Science & Technology 2012年第2期27卷 397-412页

作者： Jaweria Kanwal Onaiza Maqbool Department of Computer Science Quaid-i-Azam University

The large number of new bug reports received in bug repositories of software systems makes their management a challenging *** these reports manually is time consuming,and often results in delaying the resolution of important *** address this issue,a recommender may be developed which automatically prioritizes the new bug *** this paper,we propose and evaluate a classification based approach to build such a *** use the Na¨ ve Bayes and Support Vector Machine （SVM） classifiers,and present a comparison to evaluate which classifier performs better in terms of *** a bug report contains both categorical and text features,another evaluation we perform is to determine the combination of features that better determines the priority of a *** evaluate the bug priority recommender,we use precision and recall measures and also propose two new measures,Nearest False Negatives （NFN） and Nearest False Positives （NFP）,which provide insight into the results produced by precision and *** findings are that the results of SVM are better than the Na¨ ve Bayes algorithm for text features,whereas for categorical features,Na¨ ve Bayes performance is better than *** highest accuracy is achieved with SVM when categorical and text features are combined for training.

关键词： bug triaging bug priority classification mining bug repositories evaluation measures

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